百奥赛图正在掀起一场抗体发现领域的范式变革。
5月24日，其正式宣布推出新一代AI驱动的抗体发现平台—RenSuper Workstation，以数亿级真实全人抗体数据+ AI大模型+全流程自动化闭环，将抗体发现从重资产、长周期的定制化项目，直接推向了数字化、规模化、高确定性的现货新时代。
没有追逐“从头生成”的算法热潮，也不沉迷于算力叙事，而是回归药物发现最朴素也最硬核的本质：决定AI制药上限的，不是模型多先进，而是数据有多真实、有多可信、有多可落地。
在公域数据趋于均质、主流算法快速开源扩散的当下，高质量、标准化、持续迭代的私域生物数据，才是不可逾越的壁垒。
而这，正是百奥赛图手中稀缺且难以复制的战略资产。由此，它锁定了行业独特的生态位：不是一家纯粹的AI公司，却更懂得如何利用AI，将海量真实生物数据，转化为高确定性的药物资产。
从“千鼠万抗”1.0的规模化建库，到2.0的智能化升级，百奥赛图精准卡位AI与生物药融合的关键拐点。其正以真实数据驱动、自动化闭环验证、产业价值优先的独特路径，跳出行业内卷，锚定全球抗体源头创新的制高点。
未来，在AI加持下的抗体药物研发的核心竞争，将是高质量数据资产与全链条闭环能力的终极较量。而百奥赛图，已经准备好了。
/ 01 /厚积薄发
百奥赛图在2026年推出RenSuper Workstation，绝非一时兴起的追风之作，而是一场酝酿五年、基于硬核数据积累的厚积薄发。
复盘“千鼠万抗”计划的演进路径，可以清晰看到两条递进的时间线：
1.0时代（2020-2024年）：规模建库。针对1000+潜在成药靶点，利用RenMice系列全人抗体小鼠平台，逐一进行基因敲除、免疫、筛选。到2025年6月，已经形成了超过100万个全人源抗体序列库。
这不是AI预测的虚拟序列，而是经过小鼠免疫系统真实应答、体内负选产生的生物学资产。
2.0时代（2025年至今）：智能升级。当序列库的规模量级突破百万后，传统的“人工标注、实验验证”流程已无法消化海量数据。此时，顺势引入AI进行智能化高通量筛选与分析，才真正有了用武及大显身手之地。
这是一次经典的“奇点时刻”。因为当数据量级达到百万、千万级甚至数亿级，且绝大部分数据都附带真实生物体内验证标签（结合力、亲和力等）时，大模型的训练才有了真材实料。这让大模型告别在虚拟空间预测，走向了基于“真实生物学规律”的精准筛选。
当这座经过真实生物体内环境筛选的“现货级”抗体数据库，与大模型深度融合，RenSuper Workstation便应运而生：一个将“千鼠万抗”积累的、经过真实体内免疫筛选并完成湿实验验证的全人抗体序列库，彻底数字化、在线化的抗体发现平台。在RenSuper Workstation上，订阅用户能够实现从“靶点”到“可开发先导分子”的高效率转化。
站在行业层面，百奥赛图此刻推出新一代AI驱动抗体发现平台，也精准踩中了全球药企的焦虑窗口期。未来几年，多款百亿美元级别的重磅药物专利保护期将接连到期，迫使MNC们必须以前所未有的速度补充管线、抢滩新靶点，biotech也必须加速创新布局。
在“时间就是商业价值”的新药研发世界，百奥赛图能够推动抗体发现从“定制化项目”迈向“可检索、可规模化、更高效”的新模式，并能为药企提供极高确定性的现货资产，其独特的产业战略价值，不言而喻。
/ 02 /“降维打击”
站在当下回看全球生物医药产业，一条清晰的“微笑曲线”正变得日益陡峭。
一端是靶点发现的爆炸式增长，从肿瘤免疫的下一代检查点到代谢性疾病的多靶点偶联，人类对疾病机制的认知从未如此深刻；而另一端，则是成药性转化的鸿沟。传统抗体研发从靶点立项到筛选出合格的先导分子，往往需要耗费数年时间，耗资数百万美元，成功率常年徘徊在个位数。
为了跨越这道鸿沟，行业对高速发展的人工智能寄予厚望。这也是百奥赛图的机遇所在。
不同于多数行业玩家优化模型架构、提升生成效率，却忽略抗体研发的核心是生物学真实性，而非算法复杂度。RenSuper Workstation则是以“真实生物学数据为基、规模化实验验证为本、全流程闭环为证”的独特策略，打造出与截然不同的解决方案。
核心差异首先体现在数据来源的真实性与独特性。一个不争的事实是，在公域数据对所有参与者均等可及，主流算法架构通过学术论文和开源代码快速扩散的情况下，真正决定技术平台性能上限的是高质量、标准化且可持续迭代的私域数据。
正如前文所说，百奥赛图依托RenMice®全人抗体小鼠平台，通过体内免疫并结合NGS产生数以亿计的真实抗体数据。这种来自于活体动物免疫系统复杂筛选后的抗体，天然具备优异的体内亲和力、稳定性和低免疫原性。
并且，每个靶点的抗体发现过程，都会产生大量实验数据。这些数据用于训练大模型，会形成“数据-模型”的正向循环，加速平台迭代升级。正是这座现货级真实全人抗体库，让百奥赛图具备了无法比拟的壁垒。
其次是技术路径的一体化性与确定性。传统AI制药模式遵循“预测-合成-验证”流程，由于底层缺乏海量私域真实生物数据的训练，预测分子在后期的湿实验（表达、纯化、结合力测试）验证中，容易出现结合力差、错配率高、亲和力低下等问题。
而百奥赛图的模式是：候选抗体来源于体内免疫，通过NGS测序被捕获，再经大模型进行智能化检索与筛选，最后直接进入内部高通量自动化实验平台进行结合力、亲和力、功能确认的全流程闭环验证。
这种一体化闭环工作流，意味着大模型不是在做“空中猜想”，而是在“真实数据包裹”中做最优解的精确提取，在提升效率的同时，还能大幅提升抗体发现的研发确定性。
最后则是应用场景的实用性与灵活性。药企在开发双抗、多抗或ADC等复杂构型药物时，一大核心痛点在于寻找高活性、序列多样化且能成功配对的先导抗体。
RenSuper Workstation支持订阅用户根据靶点、序列特征、种属交叉性等多维度进行筛选对比，即用户无需从头开始漫长的动物免疫和漫无目的的初筛，只需在平台中一键导出所需的序列与元数据，即可直接进入后端开发，进行双抗、多抗等复杂构型的设计组装。
百奥赛图选择的是一条更难，但更彻底的路：它让客户直接在经过体内验证的现货级全人抗体库中按需挑选，极大压缩早期的研发不确定性和时间成本。
这种将“确定性”推向极致的策略，在底层对传统抗体发现模式实施了降维打击。
/ 03 /卡位新高地
任何一项技术的价值，从来不会孤立存在。尤其在新药研发领域，更是需要“数据、算法、实验、生产”形成全链条的闭环，才能真正释放其产业变革的潜力。
百奥赛图的野心，也不止于打造一款提效工具，而是以RenSuper Workstation为核心，联动其高通量抗体智造中心，构建全球首个“基于真实生物学数据+AI智能筛选+高通量自动化实验验证+规模化生产交付”的一体化抗体研发基础设施。
要实现这一全链条闭环，离不开生物学数据与自动化生产的高度协同，实现从数字到实体的无缝衔接。
百奥赛图通过将高通量自动化抗体智造体系深度整合进工作流，当AI筛选出优秀的候选抗体序列后，自动化智造中心能够以全自动化的流水线快速完成抗体的表达、纯化与湿实验功能验证。这种数字化筛选与自动化生产的物理闭环，彻底打破了传统抗体开发中“数字预测”与“实体制造”之间的断层，显著缩短周期并提升研发确定性。
以RenNano®全人源仅重链抗体（HCAb）平台为例，在RenSuper Workstation以及高通量自动化验证的赋能下：
命中率高。基于SPR（表面等离子共振）亲和力评估体系，其抗体平均阳性命中率达到46%，最高可达98%。也就是说，每测试100个候选抗体，有46个是有效的，若靶点契合度高，这个比例能达到98%，几乎个个抗体可用；
生产成功率高。2026年数据显示，AI+NGS质量控制下，其FC形式抗体表达高纯度（≥90%）的成功率飙升至82%，显著提升候选分子的可开发性；
交付能力强。其自动化抗体智造中心，抗体蛋白产出能力稳定在平均50–100mg，通量可达800个样本/天，5000个样本/周，可满足大规模筛选和快速推进项目的需求。
对于药企而言，这不仅是数据的提升，更是研发效率与确定性的巨大飞跃。
对于百奥赛图而言，这种以硬核技术和自动化产能支撑的闭环平台，则构筑起一道极难逾越的护城河，也为其抢占全球抗体创新的战略高地提供了坚实根基。
一方面，这是一条“一次投入、长期收益”的价值路径。随着数据资产的持续积累、大模型的不断迭代优化以及自动化产能的规模化释放，边际成本逐步趋近于零，真正实现高壁垒、可持续的商业闭环。
另一方面，这个闭环背后蕴藏着极强的飞轮效应。每一次智能筛选、每一次自动化实验，都会沉淀下新的高质量数据，这些数据又持续反哺大模型，驱动其筛选精度、广度的提升。更高的精度，意味着更强的交付确定性，也意味着更深厚的药企信赖。由此形成的“真实数据—AI筛选—自动化验证—深度合作—更多真实数据—更多、更深度合作”的正反馈循环一旦启动，百奥赛图在研发效率和资产丰富度上的领先优势，将会持续放大，难以被追赶。
而基于百奥赛图过往与全球药企，尤其前十大药企达成的深度合作，这一飞轮效应的爆发，或许将远超市场预期。
/ 04 /总结
至此，百奥赛图完成了历史性的三级跳：从“卖老鼠”（模式动物）到“卖抗体”（货架式分子）再到“卖方案”（AI驱动的研发基础设施），并不断迭代进化。通过提供这种现货级、高确定性、规模化的全人抗体序列资产与底层技术，百奥赛图正牢牢卡位在全球新药研发最上游、最核心的源头位置。
在这个充满不确定性的行业里，最值钱的永远是“确定性”。而百奥赛图，正凭借其独一无二的生物学资产和全链条闭环能力，一步步站上舞台中央——
不仅成功卡位新高地，更成为那个持续输出确定性的核心力量。
精彩评论